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Chainer 7.8.1 （GPU 対応可能）のインストール（Windows 上）

要点

【目次】

【関連する外部ページ】

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．

Visual Studio のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

Python 3.8，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  2. 次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.8とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．

    次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている． 

    winget install --scope machine Python.Launcher
winget install --scope machine Python.Python.3.8
winget install --scope machine Git.Git
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

【サイト内の関連ページ】

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

NVIDIA ドライバ

NVIDIA ドライバは，NVIDIA製GPUを動作させるための重要なソフトウェアである．このドライバをインストールすることにより，GPUの性能を引き出すことができ，グラフィックス関連のアプリ，AI関連のアプリの高速化が期待できる．

ドライバはNVIDIA公式サイトである https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp からダウンロードできる．このサイトからダウンロードするときには，グラフィックスカードとオペレーティングシステムを選択する． なお，NVIDIA GeForce Experiance を用いてインストールすることも可能である．

【サイト内の関連ページ】

  1. NVIDIA グラフィックス・ボードの確認

    Windows で，NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を調べたいときは， 次のコマンドを実行することにより調べることができる． 

    wmic path win32_VideoController get name
  2. NVIDIA ドライバのダウンロード

    NVIDIA ドライバは，以下の NVIDIA 公式サイトからダウンロードできる．

    https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

  3. ダウンロードの際には，使用しているグラフィックス・ボードの型番とオペレーティングシステムを選択する．

NVIDIA CUDA ツールキット 11.0，NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストール

Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0，NVIDIA cuDNN v8.2.1 のインストール: 別ページ »で説明

Chainer のインストール

Python 3.8, 3.7, 3.6, 3.5 のいずれかが必要 (根拠: https://pypi.org/project/cupy-cuda110/7.8.0/#files)

ここでは，Python 3.8 を使う．

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  2. Chainerのインストール 
    py -3.8 -m pip install -U pip setuptools
py -3.8 -m pip install -U chainer
  3. Chainer のバージョン確認 
    py -3.8 -m pip show chainer
  4. 動作確認のため example プログラムを使いたいので、chainer のソースコード類一式のダウンロード

    【関連する外部ページ】 https://github.com/chainer/chainer 

    py -3.8 -m pip install -U matplotlib
cd %LOCALAPPDATA%
rmdir /s /q chainer
del pax_global_header
git clone https://github.com/chainer/chainer.git
  5. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる．

    GPU 無しで動作させ、Chainer のインストールを確認する

    「-g -1」は　「GPU　を使わない」と明示的に指定するもの 

    cd %LOCALAPPDATA%\chainer
py -3.8 examples/mnist/train_mnist.py -g -1

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする

Chainer を GPU で動作させてみる

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  2. CuPy のインストール 
    py -3.8 -m pip install "cupy-cuda110>=7.7.0,<8.0.0"
  3. cupy のバージョン確認 
    py -3.8 -m pip show cupy-cuda110
  4. MNIST データセットで学習してみる

    https://chainer.org/ の記述に従い、「MNIST example」を実行してみる． 

    cd %LOCALAPPDATA%
py -3.8 chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g 0

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。

    * 乱数を使うので毎回違う結果が表示される

    エラーメッセージが出なければ、インストール成功とする